Les techniques avancées d’analyse des arbres de décision, Excel VBA

Les techniques avancées d’analyse des arbres de décision, Excel VBA

Passons en revue les techniques avancées d’analyse des arbres de décision en utilisant Excel VBA.
Qu’est-ce qu’un arbre de décision ?
Un arbre de décision est un modèle utilisé pour prendre des décisions basées sur des variables d’entrée. Il fonctionne en divisant les données en branches qui représentent les résultats possibles. Cette approche est très utilisée dans l’analyse prédictive, la classification et la régression.
Nous allons construire un arbre de décision dans Excel VBA, en allant au-delà des bases pour inclure des techniques avancées telles que la taille du sous-échantillon, la validation croisée, et l’importance des caractéristiques.
Étape 1 : Préparer l’environnement Excel
Avant de commencer à travailler avec VBA, assurez-vous que le ruban Développeur est activé dans Excel. Si ce n’est pas le cas :
1. Allez dans Fichier > Options.
2. Dans Personnaliser le ruban, cochez Développeur.
Ensuite, assurez-vous que les macros VBA sont activées :
1. Allez dans Développeur > Sécurité des macros.
2. Sélectionnez Activer toutes les macros.
Étape 2 : Préparer les données
Imaginons que vous avez un jeu de données pour la classification, avec des caractéristiques (variables indépendantes) et une variable cible (dépendante).
Exemple de données :

Où :

• Âge, Revenu, et Score de crédit sont des caractéristiques.
• Défaut est la variable cible.

Étape 3 : Construire l’arbre de décision de base
Nous allons commencer par construire un arbre de décision de base. Cet arbre effectuera une première division en fonction de la caractéristique la plus importante (par exemple, l’Âge) à chaque nœud.
1. Ouvrez Excel.
2. Appuyez sur Alt + F11 pour ouvrir l’éditeur VBA.
3. Insérez un nouveau module (Insertion > Module).
4. Ajoutez le code suivant pour commencer à construire l’arbre de décision :

Sub BuildDecisionTree()
    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Data") ' Assurez-vous que vos données sont dans une feuille nommée "Data"
    ' Définir la plage de données
    Dim dataRange As Range
    Set dataRange = ws.Range("A2:D6") ' Plage de données exemple (A2:D6)
    ' Appeler la fonction pour construire un arbre de décision
    Call SplitNode(dataRange, 1) ' Commencer par la racine, colonne 1 (Âge) comme caractéristique
End Sub
Sub SplitNode(dataRange As Range, featureIndex As Integer)
    ' Ici, nous allons utiliser l'Âge (caractéristique 1) pour la division
    Dim medianValue As Double
    Dim splitRange As Range
    Dim leftRange As Range, rightRange As Range
    ' Calculer la médiane de la caractéristique pour la division
    medianValue = Application.WorksheetFunction.Median(dataRange.Columns(featureIndex))
    ' Diviser les données en deux sous-groupes en fonction de la médiane
    Set leftRange = dataRange.Columns(featureIndex).Resize(dataRange.Rows.Count, 1).SpecialCells(xlCellTypeVisible).Find("<=" & medianValue) Set rightRange = dataRange.Columns(featureIndex).Resize(dataRange.Rows.Count, 1).SpecialCells(xlCellTypeVisible).Find(">" & medianValue)
    ' Vous pouvez maintenant poursuivre avec la récursion ou d'autres divisions pour développer l'arbre.
End Sub

Explication du code :

• La fonction BuildDecisionTree initialise le processus de création de l’arbre en appelant SplitNode, qui divise les données en fonction de la colonne Âge (index de caractéristique 1).
• La fonction SplitNode trouve la médiane de la caractéristique choisie (ici, l’Âge) et effectue une division binaire.

Étape 4 : Techniques avancées des arbres de décision
Nous allons maintenant explorer les techniques avancées des arbres de décision.
1. Élagage (Pruning)
L’élagage est une technique utilisée pour réduire la complexité d’un arbre de décision en supprimant les parties qui n’améliorent pas les performances du modèle. Cela permet d’éviter le surapprentissage.
Voici comment implémenter un élagage dans le code :

• Définir un nombre minimum d’échantillons pour les feuilles (par exemple, 5).
• Utiliser la validation croisée pour tester la précision de l’arbre à chaque niveau de profondeur.

Exemple d’ajout de l’élagage :

Sub SplitNodeWithPruning(dataRange As Range, featureIndex As Integer, minSamples As Integer)
    If dataRange.Rows.Count < minSamples Then Exit Sub ' Condition d'élagage
    ' Continuer avec la division médiane et la construction récursive de l'arbre
    ' comme avant.
End Sub

2. Validation croisée (Cross-validation)
La validation croisée est une méthode permettant d’évaluer le modèle en divisant les données en sous-ensembles et en validant le modèle sur chaque sous-ensemble.
On peut implémenter la validation croisée dans VBA en divisant le jeu de données en, par exemple, 5 sous-ensembles et en entraînant et testant l’arbre sur chaque sous-ensemble.
Exemple de code pour la validation croisée :

Sub CrossValidation(dataRange As Range, k As Integer)
    Dim foldSize As Integer
    foldSize = Int(dataRange.Rows.Count / k)
    Dim fold As Integer
    For fold = 1 To k
        ' Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test
        ' Entraîner le modèle sur l'ensemble d'entraînement
        ' Tester sur l'ensemble de test
    Next fold
End Sub

Vous devrez intégrer cette logique avec le processus de création de l’arbre en entraînant l’arbre sur chaque sous-ensemble et en mesurant sa précision.
3. Importance des caractéristiques
L’importance des caractéristiques permet de déterminer quelles caractéristiques contribuent le plus à la prise de décision dans l’arbre.
Une méthode simple pour calculer l’importance des caractéristiques dans les arbres de décision consiste à suivre la réduction de l’impureté (comme l’impureté de Gini ou l’entropie) à chaque division.
Voici un exemple de code pour suivre l’importance des caractéristiques dans VBA :

Dim featureImportance As Dictionary
Set featureImportance = New Dictionary
Sub TrackFeatureImportance(featureIndex As Integer, impurityReduction As Double)
    If featureImportance.Exists(featureIndex) Then
        featureImportance(featureIndex) = featureImportance(featureIndex) + impurityReduction
    Else
        featureImportance.Add featureIndex, impurityReduction
    End If
End Sub

Étape 5 : Visualisation des arbres de décision
Bien que VBA ne soit pas conçu pour la visualisation d’arbres de décision, vous pouvez utiliser des graphiques Excel (par exemple, des graphiques de dispersion) pour représenter les limites de décision visuellement.
Pour des visualisations plus complexes, comme le tracé des arbres sous forme de graphes, il est préférable d’utiliser des outils externes comme Python avec des bibliothèques telles que matplotlib ou graphviz.
Conclusion :
Construire un arbre de décision avec VBA dans Excel implique :

• Diviser les données en fonction de la meilleure caractéristique.
• Diviser de manière récursive jusqu’à ce qu’une condition soit remplie (par exemple, profondeur maximale, échantillons minimums).
• Utiliser l’élagage pour éviter le surapprentissage.
• Mettre en œuvre la validation croisée pour des évaluations de performance plus fiables.
• Calculer l’importance des caractéristiques pour comprendre lesquelles sont les plus influentes.

Bien qu’Excel VBA soit puissant pour des tâches à petite échelle, des modèles d’arbres de décision plus avancés nécessitent souvent des outils comme Python ou R pour une plus grande évolutivité, flexibilité et facilité d’intégration avec des techniques avancées.